[发明专利]人脸图像质量评价方法、电子设备及存储介质

说明书

本发明实施例涉及图像处理领域，公开了一种人脸图像质量评价方法、电子设备及存储介质，其中方法包括：以不同质量的人脸图像作为输入、人脸的n维特征向量作为输出，构建特征提取模型；对由两个n维高斯函数构成的混合高斯函数，采用期望最大化算法进行迭代更新，得到混合高斯函数的均值和协方差；将人脸图像中好质量的人脸图像对应的n维特征向量，与混合高斯函数中的均值进行距离比较，并将整体距离较近的均值对应的n维高斯函数作为选定的n维高斯函数；将待评价的人脸图像经特征提取模型处理后得到的n维特征向量输入至选定的n维高斯函数，得到该人脸图像为好质量的评价值。本方案对人脸图像质量的评价符合人类主观感觉，可解释性强。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，特别涉及一种人脸图像质量评价方法、电子设备及存储介质。

背景技术

摄像头拍摄人脸时，因为遮挡、光照、姿态等复杂情况，常常产生质量不一的人脸图像。目前评价人脸在图像中的质量的方法较少，常用的方法之一是从人脸的各个属性出发进行评价。比如，设计和训练人脸图像的光照情况、模糊程度、遮挡情况、人脸姿态角等属性的检测器，再根据这些属性，结合业内专家的经验，给出综合的人脸图像质量分数。然而，这种方法过于繁琐，需要设计的子模块较多，且搜集不同人脸属性的有标签数据通常也需耗费不少人力物力。

另外一种常用的人脸质量评价方法从人脸识别模型出发，通过人脸识别模型提取人脸图像特征，再依据相同人脸特征相似，不同人脸特征相异的特点，对人脸图像质量评分。然而，这种方法的可解释性差，人眼看起来质量很好的人脸图像，经常被评价为差质量，人眼看起来质量很差的人脸图像，经常被评价为好质量。因此，这种人脸质量评价通常只能服务具体的人脸识别模型，不具备通用性。

发明内容

本发明实施方式的目的在于提供一种人脸图像质量评价方法、电子设备及存储介质，该方案不需要人工标注数据，可以无监督训练，得到能够对人脸图像质量评价的模型，并且模型对人脸图像质量评价的结果符合人类主观感觉，可解释性强。

为解决上述技术问题，本发明的实施方式提供了一种人脸图像质量评价方法，包括：

以不同质量的人脸图像作为输入、人脸的n维特征向量作为输出，构建特征提取模型；

对由两个n维高斯函数构成的混合高斯函数，以所述n维特征向量作为输入，采用期望最大化算法进行迭代更新，得到所述混合高斯函数的均值和协方差；

将所述人脸图像中好质量的人脸图像对应的所述n维特征向量，与所述混合高斯函数中的均值进行距离比较，并将整体距离较近的均值对应的n维高斯函数作为选定的n维高斯函数；

将待评价的人脸图像经所述特征提取模型处理后得到的n维特征向量输入至所述选定的n维高斯函数，得到该人脸图像为好质量的评价值。

本发明的实施方式还提供了一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上所述的人脸图像质量评价方法。

本发明的实施方式还提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的人脸图像质量评价方法。